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《西北工业大学》 2001年 硕士论文
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相位阵列雷达信号目标识别算法的研究

郑晓昆  
【摘要】: 本文讨论了传统α-β,α-β-γ滤波器引入采样间隔可变概念后的三种新 型采样间隔自适应变化雷达目标跟踪算法,通过仿真,对各算法的滤波性能及效果 进行了比较分析,算法中采样间隔的变化与预测误差的平方根或立方根的大小成 反比。结果表明,当跟踪目标运动机动性较大时,α-β-γ滤波器跟踪效果好, 在同样的跟踪误差水平下其平均采样间隔明显优于α-β滤波,而α-β滤波则 更适于跟踪机动性不大的运动目标。另外,当综合考虑采样点数与跟踪误差时, 同样使用α-β-γ滤波,采用采样间隔与预测误差立方根大小成反比可获得更 好的滤波效果:而同样在使用α-β滤波时,则采用采样间隔与误差平方根成反 比时的滤波性能好。 此外,本文还研究了一种基于连续状态Hopfield神经网络的状态估计算法 用于目标跟踪,并对该算法中某些参数的选择变化对跟踪滤波效果的影响进行 了详细的分析。仿真结果表明在一定条件下,这种新型神经网络目标跟踪算法的 滤波性能与Kalman滤波器相仿,但由于其具有很强的并行数据处理能力,因此 从计算时间角度讲,较各传统方法更适用于对实时性要求很高的应用领域,如 雷达目标跟踪。


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